迭代辨识相关论文
随着系统辨识理论的不断发展，极大似然辨识算法在近几年得到了广泛的发展，特别是在航天器，机器人，电力，化工等方面。因此，极大似然辨识算......
系统辨识是根据系统的输入输出数据来建立描述系统的数学模型的理论．近年来，多变量系统的辨识问题引起了控制领域的广泛关注．多变量系......
系统辨识是现代控制理论中非常重要的环节,它是系统建模的重要方法。这种方法通过寻求一个确定的模型来逼近真实模型,控制器的控制......
随着现代工业技术的快速发展,工业过程中的控制系统中所包含的变量数和参数越来越多,因此对于这种多变量控制系统的参数辨识成为近......
学位
随着工业化控制技术的需求和控制理论的不断进步,非线性系统的研究得到了更多地关注。由于在实际的工业过程中应用了较多的非线性......
近年来,状态空间系统的辨识在控制领域引起广泛关注.对于高维数状态空间系统,其辨识算法计算量很大,特别是高维矩阵的乘积和求逆运......
针对有限脉冲响应滑动平均系统,利用递阶辨识原理和迭代搜索技术,研究了递阶增广梯度迭代算法、递阶增广最小二乘迭代算法、递阶多......
系统辨识,就是用未知系统的观测数据(输入,输出数据)来建立该系统数学模型的理论和方法。系统辨识作为建立被控对象数学模型的重要......
针对辨识技术应用过程中出现的一类输入数据随机缺失时的辨识问题进行了研究。针对输出误差（OE）模型描述的一类系统，提出了一种模型辨......
基于迭代最小二乘原理，提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法......
为了改进参数估计精度，利用递阶辨识的交互估计理论，提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是：在每步迭代计算中......
根据递阶辨识原理，推导出滑动平均噪声干扰多变量系统的递阶梯度迭代辨识方法，仿真例子说明提出算法是有效性的。......
针对存在有色噪声干扰的Box-Jenkins系统,采用数学优化的方法,提出了该模型的新型迭代辨识方法。与递推广义增广最小二乘算法相比,......
针对输出误差系统,利用迭代搜索原理,研究了辅助模型梯度迭代算法、辅助模型最小二乘迭代算法、辅助模型多新息梯度迭代算法、辅助......
工程中,频率特性又称频率响应。针对不同极点惯性环节并联而成的系统,利用正弦激励信号作为输入,通过测量系统的频率特性观测数据,......
迭代辨识与控制设计的主要问题在于保证控制设计的稳定性和闭环性能的不断改善.针对该问题,本文提出一种基于Vinnicombe距离的迭代......
针对不同环节串联而成的系统,根据系统的幅频特性数据和相频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,......
针对现有的时序数据其周期辨识算法存在着辨识精度低及计算成本高的问题,在傅里叶谐波分析法的基础上,提出了一种具有基频迭代机制......
随着控制理论的发展与工程实践的需要，工业控制系统的目标已不再局限于只含某个或某几个变量的单变量系统，而是特性复杂、变量数多的......
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随着控制理论的发展,许多先进控制方法,如鲁棒控制、自适应控制、模型预测控制等,在实际中得到广泛应用,这些方法往往依赖于被控对......
利用系统的频率特性观测数据,研究和提出一般传递函数参数的迭代辨识方法,包括梯度迭代辨识方法、多新息梯度迭代辨识方法、最小二......
基于系统的脉冲响应观测数据,利用梯度搜索和牛顿搜索,研究和提出辨识系统传递函数参数的递阶(多新息)梯度迭代方法、递阶(多新息)......
递推辨识和迭代辨识构成了两大类辨识方法族。利用递阶辨识原理、多新息辨识理论,针对多频标准正弦信号的建模问题,提出了递阶梯度......
利用梯度搜索、牛顿搜索、多新息辨识理论,针对多频正弦信号模型,提出了梯度迭代参数估计方法、滑动数据窗梯度迭代参数估计方法、......
论文以揭示电压、电流与电阻关系的欧姆定律为例,在不同误差准则函数下,研究了电阻的各种估计方法。这种代数方法思路清晰,方法简......
针对不同一阶环节串联而成的系统,基于系统的幅频特性和相频特性观测数据,分别研究了幅频特性、相频特性、幅频相频联合、幅频相频......
针对不同惯性环节并联而成的系统,基于系统的实频特性和虚频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,......
耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统......
算法的计算量可用其乘法运算次数和加法运算次数表示(除法作为乘法对待,减法作为加法对待).一次乘法运算或一次加法运算称为一个fl......
讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小......
因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规......
输入非线性系统由一个静态无记忆的非线性模块串联一个动态线性系统构成,通过构建不同形式的非线性模块可以满足不同工程的需要,也......
递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代......
随着现代工业进程的加快，控制科学的研究对象规模越来越大，变量数目越来越多，辨识方法的计算量越来越大。因此，如何提高辨识方法的计算......
论文以国家自然科学基金项目《一类非线性系统辨识建模理论与方法的研究》为背景,开展了CARMA模型和输出误差模型参数辨识方面的研......
随着现代社会的高速发展,社会经济系统和社会系统日益复杂,通过研究发现,这些系统许多都可以看作是多变量系统,而结构复杂、参数多......
递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目......
多新息辨识是系统辨识的一个重要分支．新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息．首先，详细讨论了线性回归模型的各种多新......
针对不同极点惯性环节并联系统和不同极点惯性环节串联系统,利用多频组合正弦信号作为输入,通过测量系统的输出数据,基于二次优化......
